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Task Statement 2.1 Lesson 1 O texto fornece uma introdução clara e concisa aos conceitos básicos da Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa). Aqui estão os principais pontos abordados: O que é IA Generativa: É um subconjunto do aprendizado profundo (Deep Learning). Sua principal função é gerar conteúdo novo e original, em vez de classificar ou encontrar conteúdo existente. Pode criar diversos tipos de conteúdo, como texto, imagens, áudio, vídeo e até código. Aprende padrões e representações a partir de grandes volumes de dados de treinamento. Utiliza esse conhecimento para gerar outputs que se assemelham aos dados de treinamento. Modelos de Fundação: ...

O mecanismo de Self-Attention (autoatenção) é uma inovação crucial da arquitetura Transformer que permite ao modelo ponderar a importância de diferentes partes da sequência de entrada ao processá-la. Diferente de modelos sequenciais anteriores, como as Redes Neurais Recorrentes (RNNs), que processam a entrada um elemento por vez, a autoatenção permite que o modelo estabeleça conexões diretas entre todos os tokens da sequência, independentemente de sua distância posicional. Funcionamento Detalhado: Para cada token na sequência de entrada, a camada de autoatenção calcula três vetores: ...

Os modelos de difusão representam uma classe poderosa de modelos generativos, particularmente eficazes na geração de dados complexos como imagens, áudio e vídeo. Sua abordagem fundamental se baseia na reversão de um processo gradual de adição de ruído aos dados de treinamento. Vamos detalhar o funcionamento e as características desses modelos: Ideia Central: Desfazendo o Ruído A intuição por trás dos modelos de difusão é aprender o processo inverso da destruição da informação. Imagine começar com um dado limpo (por exemplo, uma imagem nítida de um gato) e, em uma série de etapas, adicionar gradualmente ruído aleatório até que o dado se torne indistinguível de ruído puro. Um modelo de difusão aprende a reverter esse processo, ou seja, a remover iterativamente o ruído de uma amostra ruidosa até gerar uma amostra de dados coerente e de alta qualidade. ...

Transfer Learning: A Chave para Potencializar Modelos de Inteligência Artificial com Menos Dados e Tempo No cenário dinâmico da Inteligência Artificial (IA) e do aprendizado de máquina (Machine Learning - ML), a capacidade de construir modelos robustos e precisos é fundamental. Tradicionalmente, o treinamento de modelos complexos, especialmente aqueles baseados em Deep Learning, exigia vastas quantidades de dados rotulados e um poder computacional significativo, além de um tempo considerável. No entanto, uma técnica poderosa emergiu como um catalisador para superar essas limitações: o Transfer Learning (Aprendizado por Transferência). ...

Aprofundando nas Métricas de Avaliação de Modelos As métricas de avaliação de modelos são ferramentas cruciais para entender o desempenho de um algoritmo de Machine Learning após o treinamento. Elas nos fornecem uma maneira quantitativa de medir o quão bem o modelo está generalizando para novos dados e de comparar diferentes modelos ou configurações. A escolha da métrica certa depende fortemente do tipo de problema (classificação, regressão, clustering, etc.) e dos objetivos de negócio. ...

Domain 1 of this comprehensive material lays a robust foundation for understanding Artificial Intelligence (AI) and its practical implementation. It systematically breaks down fundamental AI concepts, terminologies, the Machine Learning (ML) development lifecycle, and real-world use cases. This detailed article will explore each task statement and lesson within Domain 1, providing an in-depth overview of the key takeaways. Domain 1 of this comprehensive material lays a robust foundation for understanding Artificial Intelligence (AI) and its practical implementation. It systematically breaks down fundamental AI concepts, terminologies, the Machine Learning (ML) development lifecycle, and real-world use cases. This detailed article will explore each task statement and lesson within Domain 1, providing an in-depth overview of the key takeaways. ...

Uma visão do que é o trivy e de como ele funciona. Percausos na sua implementação em pipelines e uma breve opinião na sua utilização. O que é trivy? Qual a sua proposta O que o trivy olha? Target Container Image Filesystem Git repository (remote) Kubernetes cluster or resource Scanners OS packages and software dependencies in use (SBOM) Known vulnerabilities (CVEs) IaC misconfigurations Sensitive information and secrets Como sua pipeline pode interagir com o trivy Exceções acontecem Como gerir essas exceções Obrigado Links de referencia Github do trivy - aquasecurity/trivy{:target="_blank"}

Link da apresentação deste artigo: slides{:target="_blank"} Agenda Fundamentos de IaC Infrastructure as Code Dry - Don’t repeat yourself Casos de Uso Terraform Terraform Workflow Arquivos Básico do Terraform Variables Declarando uma variavel de input Precedência de carregamento Locals Output Type Constraints Simples Complexos Functions Principais funções Providers Terraform Registry Resources Data Sources Módulos Backend Workspaces HashiCorp Certified Terraform Associate Fundamentos de IaC Infrastructure as Code Infraestrutura como código{:target="_blank"} (em inglês: infrastructure as code, ou IaC) é o processo de gerenciamento e provisionamento de centros de processamentos dados{:target="_blank"} usando arquivos{:target="_blank"} de configuração ao invés de configurações físicas de hardware ou ferramentas de configuração interativas{:target="_blank"}. ...

Artigos Understanding data transfer costs for AWS container services - Dennis Schmidt and Steve Wolfe{:target="_blank"} Threads do Twitter Cursos, bootcamps e conteúdos gratuitos - Karina Watanabe{:target="_blank"} 20 repositórios que você precisa conhecer se tornar um EXCELENTE programador(a)! - BrunoPinheiro.eth 🚀{:target="_blank"} Posts no Linkedin You must understand the Big O notation 👇 - Marc Lamberti{:target="_blank"} 😵‍💫 Data Engineering is dying? 😵‍💫 - Darshil Parmar{:target="_blank"} Slides Um guia rápido e prático para um cluster Kubernetes minimamente seguro - João Paulo da Cunha Freire{:target="_blank"} Produtos Delta Lake project announces the availability of 2.0 Release Candidate{:target="_blank"}

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